浅谈云计算与大数据
云计算与大数据分析
云计算与大数据分析引言云计算和大数据分析是当今科技领域中备受关注的两个热门话题。
随着信息技术的快速发展以及各行各业对数据的需求不断增大，云计算和大数据分析成为了推动技术进步和经济发展的重要工具。
本文将详细介绍云计算和大数据分析的概念、特点以及它们对社会和企业的作用。
一、云计算1. 云计算的概念和定义云计算，顾名思义，是将计算资源和服务通过网络以类似云的方式进行传输和交付的一种计算模式。
它允许用户通过网络随时随地访问计算资源，无需购买昂贵的硬件设备和软件，大大降低了使用成本。
2. 云计算的特点（1）可扩展性：云计算可以根据用户的需求进行弹性扩展，满足不同规模的计算需求。
（2）灵活性：用户可以根据需要选择和定制云计算服务，使其更加适应自己的业务需求。
（3）可靠性：云计算提供了高可用性和冗余，确保数据的安全和稳定。
3. 云计算的应用（1）个人用户：通过云存储和云应用，个人用户可以随时随地访问自己的文件和应用程序。
（2）企业用户：云计算为企业提供了强大的计算和存储能力，帮助企业降低成本，提高效率。
（3）科研机构：云计算可以为科研机构提供强大的计算和数据处理能力，加快科研进度。
二、大数据分析1. 大数据分析的概念和定义大数据分析是指通过对大量、多样化、高速产生的数据进行收集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和洞察，以支持决策和创新。
2. 大数据分析的特点（1）数据量大：大数据分析处理的数据量通常达到TB、PB、甚至EB级别。
（2）数据多样性：大数据分析处理的数据来源多样，包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。
（3）数据速度快：大数据分析要求对数据的处理能够实时或近实时进行，以满足实时决策的需求。
3. 大数据分析的应用（1）商业领域：大数据分析可以帮助企业进行市场分析、客户行为分析，提高企业的竞争力。
（2）医疗领域：通过对大数据的分析，可以实现疾病预测、精准治疗等，提高医疗服务水平。
（3）智能交通：通过对交通数据的分析，可以提供智能路况导航、实时交通监控等服务，改善交通拥堵问题。
云计算和大数据
云计算和大数据云计算和大数据是当今信息技术领域的两个重要概念，其对于企业和个人的影响日益显著。
云计算为大数据的存储和分析提供了强大的计算能力，而大数据则为云计算的发展提供了丰富的数据资源。
本文将从不同角度介绍云计算和大数据的概念、特点、应用和前景。
一、云计算的概念与特点云计算是一种基于互联网的计算方式，通过虚拟化技术将计算资源（包括计算能力、存储空间和应用服务等）集中管理，并按需求向用户提供。
云计算的主要特点包括弹性扩展、按需自助、资源共享、灵活性和高可靠性等。
首先，云计算具有弹性扩展的特点。
用户可以根据实际需求动态调整计算和存储资源的规模和配置，实现快速扩容和缩容，提高了资源利用效率和成本控制能力。
其次，云计算支持按需自助。
用户可以根据自身需求，在云平台上自由选择并使用各种计算资源和应用服务，无需事先购买或安装硬件设备和软件。
再次，云计算具有资源共享的特点。
云计算提供商将大量的计算和存储资源集中管理，用户可以通过网络随时使用，并与其他用户共享这些资源，实现了资源的高效利用。
此外，云计算还具备灵活性和高可靠性。
用户可以根据业务需求，在云平台上自由配置和定制各种计算资源和服务，同时云计算提供商采用了多机房、冗余备份等技术手段，确保了服务的可靠性和高可用性。
二、大数据的概念与特点大数据是指由于数据处理量过大、数据种类繁多或数据处理速度过快，以至于无法使用传统的数据管理和处理技术进行处理和分析的数据集合。
大数据的主要特点包括“3V”（Volume，Velocity，Variety）特征，即海量数据、高速数据和多样数据。
首先，大数据具有海量数据的特点。
现代社会产生的数据呈爆炸性增长，包括用户个人信息、社交数据、传感器数据等，这些海量数据需要通过先进的技术进行存储和分析，以获取有价值的信息。
其次，大数据具有高速数据的特点。
随着物联网、移动互联网等技术的发展，数据的生成速度越来越快，如实时传感器数据、社交媒体数据等，需要通过实时的数据处理和分析来获取及时的信息。
大数据与云计算
大数据与云计算一、引言大数据和云计算是当今信息技术领域的两个重要概念，它们的浮现和发展对于企业、科研机构以及个人用户都具有重要意义。
本文将详细介绍大数据和云计算的概念、特点、应用以及它们之间的关系。
二、大数据的概念和特点1. 大数据的概念大数据指的是数据量庞大、数据类型多样、数据生成速度快的数据集合。
这些数据集合通常无法通过传统的数据处理工具进行管理和分析，因此需要借助新的技术和方法来处理和挖掘价值。
2. 大数据的特点（1）数据量庞大：大数据的数据量通常以PB、EB甚至更大的单位来计量，远远超过了传统数据处理能力的范畴。
（2）数据类型多样：大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图象、音频、视频等。
（3）数据生成速度快：大数据的生成速度非常快，例如社交媒体上的实时数据、物联网设备的传感器数据等。
三、云计算的概念和特点1. 云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供各种计算资源和服务，包括计算能力、存储空间、应用软件等。
用户可以根据需要按需使用这些资源和服务，无需关心底层的技术细节。
2. 云计算的特点（1）弹性扩展：云计算可以根据用户的需求动态分配和回收计算资源，实现弹性扩展，提高资源利用率。
（2）按需付费：云计算采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源和服务，降低了成本风险。
（3）可靠性高：云计算提供了高可用性和容错性，用户可以通过冗余机制和备份策略来保障数据和服务的可靠性。
四、大数据与云计算的关系大数据和云计算是相辅相成的，它们之间存在着密切的关系。
1. 大数据需要云计算支持大数据的处理和分析需要大量的计算资源和存储空间，传统的计算机和数据库往往无法满足需求。
云计算提供了弹性扩展和按需付费的特点，可以为大数据处理提供强大的计算能力和存储资源。
2. 云计算促进大数据的应用云计算提供了大规模的计算和存储能力，为大数据的应用提供了基础设施和平台。
通过云计算，用户可以方便地存储、管理和分析大数据，挖掘数据中的价值。
云计算与大数据的关系与差异
云计算与大数据的关系与差异云计算和大数据是当今信息技术领域两个重要的概念，二者在不同方面有着密切的关系，但又存在着一定的差异。
本文将就云计算与大数据的关系与差异进行探讨。
一、云计算与大数据的定义云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和服务资源进行虚拟化和集中管理，以实现资源的按需使用和快速弹性扩展。
而大数据是指由于体量庞大、处理速度快速、复杂度高等特点而无法用传统数据处理方式进行管理和分析的数据集合。
二、云计算与大数据的关系1. 数据存储与处理云计算提供了丰富的计算和存储资源，为大数据的存储和处理提供了强大的基础支持。
云计算技术能够高效地存储和管理大规模的数据集，并通过分布式计算、并行处理等方式来实现大数据的高效处理和分析。
2. 弹性与可伸缩性云计算的核心特点之一是弹性和可伸缩性，可以根据业务需求自动调整计算和存储资源的规模，而大数据往往具有快速增长和变化的特点。
云计算的灵活性使得大数据的存储和处理能够更好地适应业务需求的变化。
3. 数据共享与协同云计算提供了分布式的计算和存储环境，便于各个地点和组织之间的数据共享和协同处理。
大数据往往来自不同来源和领域，通过云计算平台可以方便地进行数据的整合和共享，实现更深入的分析和挖掘。
三、云计算与大数据的差异1. 技术重点云计算的重点在于构建可伸缩的计算和存储平台，提供灵活的资源调度和管理。
而大数据的重点在于对海量数据进行管理、分析和挖掘，涉及到数据存储、数据清洗、数据建模等方面的技术挑战。
2. 数据特征云计算更多关注数据的存储和计算，强调计算资源的利用效率和费用控制。
而大数据更加关注数据的特征和价值，强调从数据中提取有意义的信息和商业洞察。
3. 应用场景云计算通常用于构建大规模的分布式系统，满足企业的计算和存储需求。
而大数据更多应用于数据分析、商业智能、人工智能等领域，提供有价值的决策支持和业务创新。
四、总结云计算与大数据在实际应用中有着密不可分的关系，云计算为大数据的存储、处理和分析提供了有效的支持，而大数据则为云计算提供了更多的应用场景和商业价值。
大数据和云计算的理解
大数据和云计算的理解
大数据和云计算是当今信息技术领域中两个非常重要的概念，它们相互关联且互为支撑。
大数据指的是大规模、高速度和多样化的数据集合，这些数据通常无法通过传统的数据库管理系统进行处理和分析。
大数据的特点包括数据量巨大、数据种类繁多、数据处理速度要求高等。
通过利用大数据技术，可以从这些海量数据中提取有价值的信息，帮助企业、政府和个人做出更明智的决策。
云计算则是一种基于互联网的计算模式，它提供了可扩展、灵活和高效的计算资源和服务。
云计算的核心概念是将计算资源（如服务器、存储、网络等）集中到云端，并通过互联网提供给用户。
用户可以根据自己的需求动态地申请和使用这些资源，而无需关心资源的实际物理位置和管理。
云计算具有弹性伸缩、按需付费、高可靠性等优点。
大数据和云计算之间存在着密切的关系。
云计算为大数据提供了强大的计算和存储资源，可以处理大规模的数据处理和分析任务。
同时，大数据的应用也推动了云计算的发展，使得云计算能够更好地满足大数据处理的需求。
总的来说，大数据和云计算是现代信息技术领域中的重要趋势和技术，它们的结合为数据处理、分析和应用提供了强大的支持，推动了数字化转型和创新发展。
大数据与云计算
大数据与云计算一、引言大数据和云计算是当今信息技术领域的两个热门话题。
随着互联网的快速发展和各行各业数据量的爆炸式增长，大数据和云计算成为企业和组织处理和分析海量数据的重要手段。
本文将详细介绍大数据和云计算的概念、特点、应用以及优势。
二、大数据的概念和特点1. 大数据的概念大数据是指规模超过传统数据处理软件工具的能力范围，无法通过传统的数据管理和处理技术来捕捉、存储、管理和分析的数据集合。
这些数据通常具有高速生成、多样化、海量化和价值密度低等特点。
2. 大数据的特点（1）数据量大：大数据的特点之一是数据量巨大，通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
（2）数据多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图象、视频等。
（3）数据速度快：大数据的产生速度非常快，要求能够实时或者近实时地处理和分析数据。
（4）数据价值密度低：大数据中包含大量的噪音数据和冗余数据，需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
三、云计算的概念和特点1. 云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户，以按需使用和付费的方式实现资源共享和服务交付。
用户可以通过互联网随时随地访问云端的计算资源和应用程序。
2. 云计算的特点（1）弹性伸缩：云计算提供了弹性伸缩的能力，用户可以根据实际需求快速扩展或者缩减计算资源。
（2）按需自助服务：用户可以根据需要自主选择和使用云计算资源和服务，无需事先申请和等待。
（3）资源共享：云计算通过虚拟化技术，实现了资源的共享和利用率的提高。
（4）高可靠性和可用性：云计算提供了高可靠性和可用性的服务，通过数据备份和冗余机制，确保数据的安全性和可靠性。
四、大数据与云计算的关系大数据和云计算是相互关联、相互促进的。
云计算为大数据的存储和计算提供了强大的基础设施和技术支持，而大数据则为云计算提供了更多的应用场景和业务需求。
1. 大数据对云计算的影响（1）存储需求增加：大数据的产生导致了存储需求的急剧增加，云计算提供了弹性伸缩的存储解决方案。
云计算与大数据
云计算与大数据云计算和大数据是当今信息技术领域的两个热门话题，它们在不同的层面和领域中都具有重要的意义。
云计算是一种基于互联网的计算方式，可以通过网络提供计算资源、存储资源和应用服务。
大数据则是指在传统数据管理和处理方法无法处理的大规模和多样化的数据集合。
本文将探讨云计算和大数据之间的关系以及它们在不同领域中的应用。
一、云计算的概念和特点云计算是一种基于互联网的计算方式，它将计算资源集中管理，用户可以通过网络按需使用。
云计算以其高效、灵活和可扩展的特点受到广泛关注。
其特点包括以下几个方面：1. 虚拟化技术：云计算通过虚拟化技术将物理资源抽象为虚拟资源，实现了资源的高效利用和灵活调配。
2. 弹性伸缩：云计算可以根据用户的需求动态调整计算资源的规模，使得用户能够快速适应业务的变化，提高资源利用率。
3. 按需付费：云计算采用按需付费的模式，用户只需要支付实际使用的资源，降低了成本和风险。
二、大数据的概念和特点大数据是指规模巨大、多样化、快速增长的数据集合，传统的数据管理和处理方法无法胜任。
大数据具有以下几个特点：1. 高速：大数据的生成速度非常快，需要采用实时处理的方法来及时获取和分析数据。
2. 多样化：大数据包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、视频等，需要采用多样化的处理方法来进行分析和挖掘。
3. 价值密度低：大数据中包含很多无用的信息，需要通过数据挖掘和分析来提取有价值的信息。
三、云计算与大数据的关系云计算和大数据之间存在密切的关系，云计算为大数据的存储和处理提供了强大的支持和基础设施。
具体而言，云计算在以下几个方面对大数据的处理和分析起到了重要的帮助：1. 弹性计算和存储：云计算可以提供大规模的计算和存储资源，满足大数据处理和分析的需求。
2. 数据共享和协同：云计算能够支持多用户对大数据的共享和协同处理，提高数据的利用效率。
3. 大规模数据处理：云计算通过分布式计算和并行处理等技术，可以对大规模的数据进行高效的处理和分析。
大数据与云计算
大数据与云计算随着信息技术的快速发展，大数据与云计算成为了当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，云计算则是一种通过互联网提供计算资源和存储服务的模式。
本文将详细介绍大数据与云计算的概念、应用领域以及相关技术和发展趋势。
一、概念介绍1. 大数据：大数据指的是规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合。
这些数据来自于各种来源，包括传感器、社交媒体、金融交易等。
大数据的特点包括四个方面：数据量大、速度快、种类多、价值密度低。
通过分析大数据，可以发现隐藏在其中的模式和规律，从而为决策提供支持。
2. 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算资源和存储服务的模式。
它将计算和存储资源集中在云端的数据中心，通过网络提供给用户使用。
云计算的特点包括灵便性、可扩展性、高可用性和按需付费等。
用户可以根据自身需求，随时获取所需的计算和存储资源，无需关心底层的硬件和软件配置。
二、应用领域1. 大数据应用领域：大数据在各个行业都有广泛的应用。
在金融领域，大数据分析可以匡助银行识别风险、预测市场趋势；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发等；在零售领域，大数据分析可以匡助商家了解消费者需求、优化供应链等。
此外，大数据还应用于交通、能源、教育等领域。
2. 云计算应用领域：云计算在各个行业的应用也非常广泛。
在企业领域，云计算可以提供弹性计算和存储资源，匡助企业降低IT成本、提高效率；在教育领域，云计算可以提供在线教学平台和资源共享；在政府领域，云计算可以提供数据存储和处理能力，支持政府决策等。
此外，云计算还应用于医疗、金融、娱乐等领域。
三、相关技术1. 大数据技术：大数据技术主要包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
数据采集可以通过传感器、网络爬虫等方式获取数据；数据存储可以使用分布式文件系统、关系型数据库等；数据处理可以使用分布式计算框架如Hadoop、Spark等；数据分析可以使用机器学习、数据挖掘等方法。
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• 我的理解： 大数据是时代产物，因为网络上庞大的信息量， 已经远远超出以往常规软件、常规处理技术的容 纳、处理能力。所以无法快速有效的处理、存储、 调用。 • 不大数据相关的还有大数据的分析、计算、数据、 存储技术。包括技术、科学、应用等多方面。
• 数据来源 • • 互联网企业：SNS、微博、视频网站、 电子商务网站 • • 物联网、移劢设备、终端中的商品、个人 位置、传感器采集的数据 • • 联通、移劢、电信等通信和互联网运营商 • • 天文望远镜拍摄的图像、视频数据、气象 学里面的卫星云图数据等
一、什么是大数据
• ＭＧＩ简介： •
美国麦肯锡公司，１９２６年创建 • 全球最著名的管理咨询公司，公司使命就 是帮劣领先的企业机构实现显著、持久的 经营业绩改善，打造能够吸引、培育和激 励杰出人才的优秀组织机构。
问题一：
• 所谓的大数据，是丌是就是一种增大存储 设备存储量的技术？？？ • 是丌是就是将原本很磅礴的数据在视觉以 及信息处理上人为的缩小？（具体来讲— —就是把存储单位变大了呢？？？）
二、大数据在中国的机遇与影响
大数据在中国的机遇？投资重 点\规模巨大\长期
云计算、物联网从政绩工程变成实用工程
国内各地制定云计算“十二五”规划 云计算、物联网园区
中国各地制定或公布了云计算、物联网等产业规划；这些工程的初始着眼点在房地产，政 绩工程居多，大数据作为核心内容端，使得政绩工程变为使用工程。 云计算、物联网、社交化媒体、GIS为大数据提供了丰富的数据来源。因此大数据中包括 的每个用户的身份、地点、时间、喜好、厌恶、社会关系等等大量的信息。伴随数据挖掘 和分析的技术发展，我们即将步入基于大数据的智能化时代。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。 它在满足你需求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是 Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的 行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理 解就越深入，他的广告就越精准。广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告， 找到生财之道。颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
• 大数据 • • 大数据不云计算 • o 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技 术。（肉体+灵魂） • o 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和 计算。 • o 盘活资产，使其为国家治理、企业决策、个人 生活服务，是大数据核心议 • 题，也是云计算的最终方向 • • 海量数据： 两个V（volume和value）
• • • • • • • • • • • • • •
大数据的特点： • 大数据4V １、大量（Volume） • 存储大； • 计算量大； ２、多样（Variety） • 来源多； • 格式多； ３、快速（Velocity） • 增长速度快 • 处理速度要求快 ４、价值（Value） 浪里淘沙却又弥足珍贵 数据没有办法在可容忍的时间下使用常规软件方 法完成存储、管理和处理仸务
•
•
衍生于亚马逊、Google等互联网公司
互联网越来越智能
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。 它在满足你需求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是 Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的 行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理 解就越深入，他的广告就越精准。广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告， 找到生财之道。颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
国外什么情况？万马奔腾，抢 占大数据高地
衍生于亚马逊、Google等互联网公司
互联网越来越智能
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
如果数据是财富， 那么大数据就 是 宝藏，而云计算就是挖掘和利 用宝藏 的利器！没有强大的计算 能力，数据 宝藏终究是镜中花； 没有大数据的积淀，云计算也只 能是杀鸡用的宰牛刀！
问题一：
• 所谓的大数据，是丌是就是一种增大存储设备存储量的技术？？？ • 是丌是就是将原本很磅礴的数据在视觉以及信息处理上人为的缩小？ （具体来讲——就是把存储单位变大了呢？？？）
大数据和数据的大小之间并没有准确的直观关系。并且大数据 产生的因素也有很多，比如数据产生的速度、数据来源的种类 系统分析的能力等等。举个例子来证明其余大小的关系: 现有：一个60MB的PPT演示文件、1TB的医疗图像、1PB的 电影文件夹。仅从大小来看，并不算太大。今天看来很大的文 件，明天也许就不算多大了。但是它们都是大数据，因为它们 中的每一个都将应用它们的普通技术推到了极限。60M的PPT 演示是大数据，因为没法跟同事和客户用电子邮件分享；1TB 的医疗图像是大数据，因为无法轻易并充分地在远程显示器上 实时显示以供医生在为病人进行诊断使用；1PB的电影文件时 大数据，因为无法在有效时间内对影片进行合理的剪辑。 所以他们从不同角度来讲都成为大数据，却并不全是因为大小 的原因。
云是怎么形成的？？？不是水蒸气吧
• 中国网格计算、云计算与家刘鹏给出如下定义 ：“云计算将计算仸务分布在 大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存 储空间和各种软件服务”。 • 狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心戒 超级计算机，以免费戒按需租用方式向技术开发者戒者企业客户提供数据存 储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。 广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种丌同类型客户提 供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等丌同类型的服务。广义 的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂 商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。 通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的 资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软 件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息， 远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算 机，这样，本地计算机几乎丌需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所 提供的计算机群来完成。
云计算与大数据—— cloud computing&Big Data
主讲人： 邮箱： http://www.dong guai dong guai keng
让我们带着思考，一起学习：
什么是大数据？？？ 什么是云计算？？？ 干什么用的？？？ 有毛关系？？
• 我们能看到的大数据有各种属性，大小只是其中乊一，凡是还在挑戓 系统性能极限，戒是挑戓商业需求的限制的，对使用者在短时间内造 成无法精确操控和利用的数据，都可称为大数据。 • 大数据的出现可以有多种丌同的原因。一个家庭每天的用电量是个小 数目，但是用它乘以一个镇子，一个城市的家庭数，那就是大数据。 一个商业账户一次性的数据存储是很轻松的，但是如果在短时间内大 量反复的存储和支出，那就增加了数据的复杂性和重复性。 • 移劢设备对于一个文件的格式可以快速识别和运行。但是同时运行一 百种丌同格式的文件这就是相当困难的数据处理，这就是大数据。 • ……………… • …………………… • …………………………
国外已经开始投资应用
美国国务院采用大数据技术开发新的美 国护照系统。
IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究；
美国IT公司开始意识到大数据技术能够 为公司创造价值；
大数据公司引入汽车行业高管人员扩展 营销业务；
•我们再来看看云计算
多大才算大数据？？？